柔性制造比赛(柔性制造技术视频)

（本文根据政府、贸易、法律与知识产权、企业管理、科技、学术界、媒体等代表组成的“探访制造业硬核力量”主题活动及采访整理中央电视台、光明日报、宁波日报等）

随着智能制造的发展并进入深水区，柔性制造（Flexible Manufacturing）作为工业4.0智能制造（Intelligent Manufacturing）皇冠上的明珠，以其重要性和难度引起了学术界和工业界的关注。事实上，柔性制造是智能制造的重要内容和发展方向，是制造业未来发展的动力。《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》 明确提出培育发展柔性制造、个性化定制等新模式。

“柔性”是相对于“刚性”而言的。传统的“刚性”自动化生产线主要实现单一品种的批量生产，而“柔性”生产线更能满足“小订单、快周转”的需求以及当今消费者个性化、多样化的需求。柔性制造是指因应大规模定制需求而产生的一种新的生产模式。具体包括：一是生产能力的柔性响应能力，即机械设备的小批量生产能力；二是供应链敏捷精准的反应能力，从传统的“人财物产供销”的“以产定产”转变为“人财物定产”的“产销定”销售量”。柔性制造未来的商业模式包括C2M（Customer toManufacturer）模式，即用户直接连接到制造商，没有中间商赚差价，即消费者直接到工厂。强调的是制造与消费者的直接连接：在C2M模式下，消费者直接通过平台下订单，工厂零库存按需生产，接收消费者的个性化需求订单，然后设计、采购、生产，并按需发货，因此具备快速加工小批量、多批次的能力。供应链响应能力。

被业界誉为“中国柔性制造之父”的吴怀宇博士多年来带领三博科技团队通过长期研发，在柔性制造技术领域取得突破，特别是在柔性制造技术领域，难度最大的是鞋服。在人类制造领域，取得了领先于国际同行的颠覆性成果。目前已实现从3D精准柔性数据采集、鞋楦/板CAD数字化、大数据云服务、智能柔性分析、到柔性智能制造的完整技术闭环。是全球唯一一家为鞋服行业4.0提供全套C2M技术解决方案的企业。

图 鞋业C2M柔性智能制造全流程根据中科院吴怀玉博士的深入解读，柔性制造的“柔性”有两层含义：

“柔韧”的第一个含义是：柔软且容易变形的物品。比如鞋子、服装会变软、变形，使原来的标准化产品变成非标产品，工厂生产过程中很难实现智能化，尤其是无人化操作。

图 柔软易变形的鞋子和衣服另外，在使用很多物品时，必须考虑人体的个性和人体的软变形（以及不同站立姿势引起的人体形状的变化）。例如，在鞋服领域，人体就是一个典型的非标准物体（高矮胖瘦不同，如下图所示）。此外，人体的柔性动态变形（包括呼吸引起的体腔扩张和收缩）使得难以对全自动、无线智能3D精确尺寸动态测量提出了极高的要求（例如，当重复重复测量20次以上，皮鞋3D脚形动态测量精度要求一致精度在1-2mm以内，西装/衬衫3D测量精度要求在1-2mm以内。体型动态测量精度要求一致（0.5-1cm）。以西装衬衫的领围为例，需要提取人体颈部的周长。瘦人可以通过喉结突出点等明显特征来定位几何关键点，但胖人在外观上可能无法找到喉结突出点。这对人体参数全自动测量算法中任意人体多次测量的一致性和稳定性提出了很高的要求。

图 高矮胖瘦各不相同（且各种形态的高低肩驼背等非常普遍）的非标个性化柔软人体“柔性”的第二个含义：即柔性、按需定制、小批量定制C2M生产，满足所谓小订单、快速响应，具体体现在机器柔性、工艺柔性、产品柔性、生产柔性、运营柔性。灵活性、维护灵活性、扩展灵活性等，对数字化、系统化有很高的要求。

多年来，鞋服行业一直无法解决柔性化（尤其是第一意义上的软变形带来的非标准化）问题，致使智能化、无人化变得非常困难。长期以来一直处于低端，需要大量工人手工操作。行业无法实现向高端制造升级的战略转型。事实上，软制造的智能无人化无论是在学术理论还是在工业工程中都没有得到真正的解决。这就造成了与大规模实现智能无人操作的3C行业（如3C行业）不同的情况。由于手机、半导体的刚性（无软变形）、易于标准化，鞋服行业成为智能、无人化柔性制造技术难度最大、难度最大的大规模制造领域。这体现在不仅物品（鞋子、衣服）变软、变形，使原本从模具中压出的标准件实际上变成了非标准件；同时，人体本身是不标准的（高矮胖瘦，各种形式的高低肩、驼背等很常见）并且人体时刻处于动态柔软变形状态，使得准确提取稳定的尺寸参数变得非常困难。因此，多年来一直有诸如“只有穿鞋的人知道鞋合不合脚”、“只有穿衣服的人知道衣服合不合脚”等无奈的叹息，这就涉及到“鞋合不合脚”的二元性。鞋子/衣服”与“人体”灵活性因素叠加的问题。

为了解决柔性制造最难的技术难点，基于长期在3D智能数字化方面的技术积累，吴怀宇博士带领三体科技团队在柔性制造这一最典型的领域实现了全球领先的颠覆性突破，鞋类和服装制造。开展智能无人技术规模化产业应用。吴怀宇博士提出的3D视觉计算+3D深度变形网络两步法，为柔性制造提供了从3D柔性形状采集，到3D变形智能仿真拟合，并基于深度神经网络的完整3D智能校正算法。该解决方案完成了理论和工程实践的技术闭环，是柔性制造大规模应用的全球首次突破。

图 自主研发的3D视觉扫描传感器以及完整的3D人像定制化制造流程（3D扫描+3D建模+3D打印）图 3D智能数字化算法，包括3D形变智能仿真拟合、以及基于深度神经网络的3D智能柔性纠偏等算法总体来说，解决柔性制造问题的核心在于3D智能数字化，即先通过3D视觉数字化捕捉个性化的“柔性”形状细节，再通过3D智能捕捉细节这些灵活的变化是个性化的，单独快速地处理，以适应工业大规模定制的生产能力。

1、针对非标准化柔性人体/脚型的精准一致参数测量首先，在非标准化柔性人体/足部形状参数测量方面，三体技术团队自主研发了各类3D人体/足部扫描仪软硬件，用于全自动快速测量人体/足部形状。足部形状参数。 C端快速采集用户3D人体大数据。

图 C2M中的C端设备（用于采集C端消费者的个性化3D人体数据）需要强调的是，通过3D扫描仪获得高精度3D人体/脚部形状并不是柔性制造的核心难点。最困难的部分是完全实现非标准、光滑表面的柔性人体/脚部形状。自动、稳定、一致的体型参数线提取和参数测量（更重要的是：测量结果必须与体型测量仪/足测量仪手动测量的结果一致），如下图所示，这正是判断的依据鞋服制造商的3D扫描仪是否“准确”的唯一标准。前面提到，人体是一个典型的非标准物体（高、矮、胖、瘦，各种形式的高低肩、驼背等都很常见），再加上人体灵活的动态变形（包括呼吸引起的体腔的扩张和收缩，以及身体的不同姿势）。 （受姿势形状影响），使得实现全自动、无人化、智能化的3D精确稳定的尺寸测量变得非常困难。

图 C2M中的2端算法（用于将C端消费者的3D脚型/人体数据，转换成工厂M端的生产制造鞋楦/服装版型数据，其技术核心在于对非标人体柔软变形下的精准一致3D人体参数提取）吴怀宇博士团队基于3D视觉计算理论和3D人体大数据下的3D深度柔性变形网络动态匹配算法，实现了复杂个性化条件下柔性人体参数的精确测量，并成功通过了“3D人体”测量领域“首次图灵测试”。还曾在国内西服行业领先企业进行过大规模测试。测试数据表明，该方法得到的3D人体提取参数数据整体非常稳定，并且达到了非常高的准确率（高于98%），确实可以满足高级时装服装的需求。同时，测量结果不仅准确、与国宝级红邦人体测量仪/足尺测量仪的手动测量结果相近，而且比手动测量更加稳定、重复性好。该项目成果入选中央电视台财经频道拍摄的庆祝中华人民共和国成立70周年节目，重点关注尚体科技团队开展的3D人体测量和服装工业4.0智能制造。同时，吴怀玉博士主持制定了国内首个也是目前唯一的3D人体扫描领域国家行业标准。

图 CCTV财经频道拍摄的建国70周年节目，重点介绍了三体科技团队所开展的3D量体和服装工业4.0智能制造2、针对鞋服柔性变形所导致的由标准件变成非标件鞋子和衣服是柔软且易变形的物品。由于它们柔软、可变形，原来的标准化产品变成了非标产品。因此，鞋服工厂的生产过程必须智能化，尤其是没有人性化的操作是非常困难的。吴怀宇博士团队提出的3D视觉计算+3D深度变形网络两步法，为柔性制造提供了从3D柔性形状获取，到3D变形智能仿真拟合，以及基于深度神经网络的3D智能校正算法的柔性制造解决方案。完整的解决方案完成了理论和工程实践的技术闭环，是全球首个柔性制造的成熟应用。